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一种城市轨道交通车站乘客入侵行为的检测方法及系统 

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申请/专利权人:兰州交通大学

摘要:本发明公开了一种城市轨道交通车站乘客入侵行为的检测方法及系统,检测方法基于城市轨道交通车站监控视频数据,首先,利用金字塔分层LK光流算法在城市轨道交通车站监控视频的相邻帧图像中提取当前帧图像中运动乘客的特征点;然后,使用椭圆域减法聚类算法计算运动乘客的特征点的密度指标,据此进行特征点的聚类,获取运动乘客的位置信息;之后将当前帧图像中运动乘客的位置信息输入到目标跟踪算法中,预测未来时刻乘客的位置;最后,根据车站实际划定的预警区域,采用虚拟墙检测技术实时检测预警区域内的入侵情况。本发明的检测方法结果准确可靠且实时性高,可为后续的城市轨道交通车站智慧运维提供更加可靠和安全的环境。

主权项:1.一种城市轨道交通车站乘客入侵行为的检测方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、利用金字塔分层LK光流算法在城市轨道交通车站监控视频的相邻帧图像中执行光流跟踪获得光流值,多层光流跟踪结果即为特征点的位置,经过预处理后,特征点散落在当前帧图像中运动乘客的区域上,则提取到当前帧图像中运动乘客的特征点;S2、使用椭圆域减法聚类算法计算运动乘客的特征点的密度指标,依据所述特征点的密度指标进行特征点聚类,获取运动乘客的位置信息;S3、将当前帧图像中运动乘客的位置信息输入到MeanShift目标跟踪算法中,使用像素权重计算MeanShift向量,根据计算得到的MeanShift向量更新目标乘客的位置信息,预测下一帧图像中乘客的位置信息,即预测未来时刻乘客的位置;S4、根据城市轨道交通车站实际划定的预警区域,在监控范围内设定虚拟墙区域,采用虚拟墙检测技术判断未来时刻乘客的位置与虚拟墙的位置关系,从而实时检测预警区域内的入侵情况。

全文数据:

权利要求:

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